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본 논문은 ‘좌’, ‘우’방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform) 로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers core 를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine) 을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD (Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. EEG 신호 분류 알고리즘
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - M. Congedo / 2006 / Classific ation of movement intention by spatially filtered electromagnetic inverse solutions / Physics in Medicine and Biology 51 (8) : 1971 ~ 1989
[학술대회논문] - Wenjie Xu / 2004 / High Accuracy Classification of EEG signal / 17th International Conferenceon Pattern Recognition(ICPR’04) 2 : 391 ~ 394
[학술지(정기간행물)] - F. Galan / 2008 / A brain-actuated wheelchair : Asynchronous and non-invasive Brain-computer interfaces for continuous control of robots / Clinical Neurophysiology 119 (9) : 2159 ~ 2169
[학술대회논문] - Luca Tonin / 2010 / Theroleofsh ared-control in BCI-based telepresence / 2010 IEEE International Conference on System Manand Cybernetics : 1462 ~ 1466
[학술대회논문] - Myeong-Chun Lee / 2012 / Brain-Computer Interface Implementation for Controling Electroemcephalograph Based 3D Virtual Car Simulator / KCC Fall Conference 39 (2(B)) : 280 ~ 282
[학술대회논문] - Wenjie Xu / 2004 / High Accuracy Classification of EEG signal / 17th International Conferenceon Pattern Recognition(ICPR’04) 2 : 391 ~ 394
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